梁建章顶级期刊发文:再谈人口 首提"阻挡效应"影响

梁建章顶级期刊发文:再谈人口 首提"阻挡效应"影响
2018年09月30日 13:25 新浪财经

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  梁建章 王辉 爱德华·拉齐尔在顶级学术期刊发表论文再谈人口:首次提出“阻挡效应”影响

  近日,携程网董事局主席、人口经济学家梁建章等学者在顶级经济学期刊《政治经济学期刊》(Journal of Political Economy,JPE)上发表联合论文——《Demographics and Entrepreneurship》,再次强调老龄化人口结构会对整个国家的创业创新参与度与参与活力产生较大影响。

  这是梁建章以北大光华管理实践教授的身份,联合北大光华应用经济系教授王辉及斯坦福大学商学院劳动经济学家Edward Lazear(爱德华·拉齐尔)共同合作完成的。文章首先通过建立理论模型,提出了老龄化影响国家经济发展的新渠道。随后研究者们利用全球创业监测数据(Global Entrepreneur Monitor, GEM),收集了2001年至2010年间,最具代表性的83个国家、130万15-60 岁间的个体关于创业活动的基本信息,检验并证实了该理论模型的结论。

  经验告诉我们,老龄化国家中的企业更容易具有老龄化的员工结构,即,企业内部高级、重要的岗位往往被资历高的老龄员工占据。随着人口增速的放缓,老龄化程度将越发严重,年轻劳动者的比例越少。

  研究者表示,老龄化的员工结构意味着,在其他条件相同的情况下,年轻人需要花更长的时间才能在公司被晋升到对积累创业所需业界经验有利的职位,人力资本积累缓慢。进而,老龄化的人口结构降低了所有年龄段的创业倾向与比例,研究者们称之为“阻挡效应”(The Rank Effect)。这一效应建立了社会人口结构对于个体创业行为的影响途径,是一个全新的、人口经济研究视角。

  值得一提的是,创刊于1892年的《政治经济学期刊》(Journal of Political Economy,JPE)是经济学五大顶级学术刊物之一,是美国芝加哥大学期刊,也是经济学领域的国际核心期刊。作为历史最为悠久、最有名望的经济学期刊之一,该刊是理论与实证经济学研究的领地,主要刊登经济理论与实践方面的重大研究。

  此次联合论文可以被Journal of Political Economy收录,体现了学术界对此研究结果的肯定,也意味着梁建章等研究者的学术贡献,将对各国理解和应对人口老龄化的社会经济影响有着深远的意义。

  梁建章近年来一直聚焦于创新创业与人口结构关系方面的研究。他在今年4月出版的人口经济学著作《人口创新力——大国崛起的机会与陷阱》中,花较大篇幅对年龄结构与创新、创业活力之间产生的影响做了研究成果分享,他认为,中国应通过政府补贴等手段鼓励生育,避免严重老龄化影响社会创新、创业活力。

  当今世界上,大多数国家均呈现老龄化趋势,人们也越来越多地关注老龄化对各国经济发展的影响。特别是在中国,老龄化人口问题更加值得政府和社会各界给予关注。

  近日,我国官方人口调查结果显示:2017年我国出生人口1723万人,人口出生率为12.43‰,比2016年的1786万人、12.95‰有所下降。国家统计局的另一组数据显示,中国15~59岁劳动年龄人口在2011年达到9.4亿的峰值后,2012年开始连续六年下降,且减少趋势在加快。

  伴随着劳动力人口下降的同时,老年人口呈现快速增加的趋势。民政部数据显示,2011年,全国60岁以上人口达到1.85亿,占总人口的13.7%,而到了2017年,60岁以上人口达到2.41亿人,占总人口的17.3%。2025年中国60岁以上人口预计将超3亿,到2053年约达到5亿。

  现有的经济学理论认为,老龄化会导致劳动力人口占比减少,社会用于供养老龄人口所付出的财政支出增加,进而影响或制约经济增长。延长退休年龄是各国普遍采取的应对老龄化的政策措施。

  对此,梁建章与王辉、Edward Lazear(爱德华·拉齐尔)合著的论文,通过建模及数据分析,建立并识别了老龄化影响经济发展的新渠道,再次肯定并强调:老龄化的人口结构会降低一国创业行为的参与率与活力。

  论文焦点内容分享之:基于83个国家的百万级样本数据 研究者们的5个主要发现

  第一, 创业人口比例随年龄增长呈现先增加后减少的“倒U”型趋势,这一倒U型趋势在图一(a)中表现得十分明显。这很容易理解:年轻人缺乏必须的人力资本,而老年人丧失了“年轻优势”。

图一(a)图一(a)
图一(b)图一(b)

  第二, 在人口跨代际逐渐减少的社会中,任何年龄段上的个体创业几率都会降低。这一规律在图一中得到了很好的印证。图一(a)中列举了三个具有代表性的发达国家,人口结构老龄化程度从低到高分别为美国、英国、日本,可以看到,美国在各个年龄上的创业比例均高于其他两个国家。这一规律在全样本中也是十分稳健:在图一(b)中,按照年龄中位数的高低,样本国家被分为三组,将三个组在各年龄段的平均创业比例进行跨年龄与跨组别比较,可以看到,中位数年龄较低的国家组在任意年龄上都具有更高的创业比例。

  第三, 由于倒U型的存在,每个国家都有一个创业高峰的年龄,但这个高峰年龄会随着人口老龄化的加剧而被推迟。在图一(a)中,美国的创业高峰出现在30岁左右,而这一高峰年龄在英国被推迟到了30-40岁,在日本被推迟到了40-50岁。这支持了创业所需人力资本在老龄化社会中积累较慢这一模型推论。

  第四, 在计量回归中控制住“阻挡效应”(即低于给定年龄的人口比例)后,年龄与创业比例呈现显著地负相关,这是对模型中“年轻优势”的直接验证;相应的,在计量模型中控制住年龄效果后,低于给定年龄的人口比例对于该年龄的创业比例呈现显著的正相关,这是对模型中“阻挡效应”的直接验证。

  第五, 在将所有效果加总到国家层面后,文章的数据分析发现,已过中位数年龄每增加一个样本标准差(约为3.5岁),能够导致改过的创业率减少2.5%,这相当于样本平均创业率的40%。结果同时在统计意义与经济意义上显著。

  作者运用多种计量方法检验上述结果的稳健性,包括:(1)加入不同的国家特征,包括人均GDP及其增长速度等;(2)控制国家固定效应来解决部分内生性问题;(3)尝试不同的“创业”定义方法,例如在原有定义基础上加入“十年以内有打算增加雇员数量,扩大企业规模”,或者“所从事产品生产或者服务在行业中具有创新性”等条件,以最大程度的剔除普通自雇经营的情况;(4)利用发达国家的子样本;等等。这些方法均得到相类似的结果,从而增强了文章结论的可信性与说服力。

  论文焦点内容分享之:为什么要重视“阻挡效应”?

  文章发现的“老龄化降低创业率”这一现象,并不能简单地归因为“年轻人具有创业优势,因此年轻人比例高的国家创业率就高”。这里需要再次强调模型中包含的“阻挡效应”,其重要性主要体现在以下三点:

  首先,如果没有“阻挡效应”以及商业经验累积对于创业的重要性,创业比例应随着年龄的增加而单调减少,而不会出现样本中极其明显的倒U型趋势。

  其次,文中讨论了几个创业与年龄倒U关系的其他可能解释,但这些解释均无法说明为什么在每一个年龄段上创业倾向在老龄化严重的国家都较低的事实。这一显著且稳健的结果与年龄间的优势比较没有任何关系,而是揭示了一国人口结构对于每一个年龄段创业倾向的影响。而这种影响只能够通过老龄化人口结构制约创业相关的商业经验以及人力资本积累这一渠道来进行解释。

  最后,文章的实证研究结果揭示,跨国间创业比例的不同,主要是因为老龄化国家的人口在每个年龄段上相对其他国家的同龄人都具有更低的创业倾向与比例,而不仅仅是因为年轻人比例低。这说明“阻挡效应”所导致的差异解释了大部分所观测的跨国比较变化,这也正是这项研究的重要贡献。

责任编辑:谢长杉

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